交通管理智慧监控系统项目解决方案

1、交通管理智慧监控系统解决方案作者：日期：交通管理智慧监控系统解决方案2018年04月TOC o 1-3 h u HYPERLINK l _Toc9266 第 一 章 背景及需求 PAGEREF _Toc9266 6 HYPERLINK l _Toc32328 1.1 应用背景 PAGEREF _Toc32328 6 HYPERLINK l _Toc24718 1.2 业务现状 PAGEREF _Toc24718 6 HYPERLINK l _Toc24150 1.3 总体目标 PAGEREF _Toc24150 7 HYPERLINK l _Toc21669 第 二 章 系统总体思路 PAGE

2、REF _Toc21669 8 HYPERLINK l _Toc19060 2.1 设计思想 PAGEREF _Toc19060 8 HYPERLINK l _Toc10176 2.2 设计原则 PAGEREF _Toc10176 9 HYPERLINK l _Toc14564 2.3 设计依据 PAGEREF _Toc14564 10 HYPERLINK l _Toc6861 2.4 技术路线 PAGEREF _Toc6861 11 HYPERLINK l _Toc17350 2.4.1 智慧前端技术设计路线 PAGEREF _Toc17350 11 HYPERLINK l _Toc2884

3、8 2.4.2 智慧链路技术设计路线 PAGEREF _Toc28848 13 HYPERLINK l _Toc30375 2.4.3 智慧存储技术设计路线 PAGEREF _Toc30375 14 HYPERLINK l _Toc29198 2.4.4 智慧平台技术设计路线 PAGEREF _Toc29198 14 HYPERLINK l _Toc32162 第 三 章 系统总体设计 PAGEREF _Toc32162 16 HYPERLINK l _Toc12417 3.1 系统组成 PAGEREF _Toc12417 16 HYPERLINK l _Toc27201 3.1.1 前端子系

4、统 PAGEREF _Toc27201 16 HYPERLINK l _Toc3159 3.1.2 网络传输子系统 PAGEREF _Toc3159 16 HYPERLINK l _Toc9418 3.1.3 后端管理子系统 PAGEREF _Toc9418 17 HYPERLINK l _Toc22848 3.1.4 中心存储子系统 PAGEREF _Toc22848 17 HYPERLINK l _Toc5280 3.1.5 后端云结构化分析服务器 PAGEREF _Toc5280 17 HYPERLINK l _Toc8615 3.2 典型结构 PAGEREF _Toc8615 18 H

5、YPERLINK l _Toc8402 3.3 总体构架 PAGEREF _Toc8402 18 HYPERLINK l _Toc17792 3.3.1 前端分析模式 PAGEREF _Toc17792 18 HYPERLINK l _Toc29209 3.3.2 后端分析模式 PAGEREF _Toc29209 19 HYPERLINK l _Toc22736 3.4 信息流向 PAGEREF _Toc22736 20 HYPERLINK l _Toc27092 3.4.1 前端分析模式 PAGEREF _Toc27092 20 HYPERLINK l _Toc1857 3.4.2 后端分析

6、模式 PAGEREF _Toc1857 22 HYPERLINK l _Toc7611 3.5 应用环境 PAGEREF _Toc7611 24 HYPERLINK l _Toc11643 3.6 用户体验 PAGEREF _Toc11643 25 HYPERLINK l _Toc26214 3.6.1 道路全断面高清视频监视 PAGEREF _Toc26214 25 HYPERLINK l _Toc7703 3.6.2 全实时高清录像 PAGEREF _Toc7703 26 HYPERLINK l _Toc16093 3.6.3 机动车抓拍记录 PAGEREF _Toc16093 27 HY

7、PERLINK l _Toc30572 3.6.4 机动车特征属性自动提取 PAGEREF _Toc30572 28 HYPERLINK l _Toc26057 3.6.5 机非人检测 PAGEREF _Toc26057 29 HYPERLINK l _Toc22664 3.6.6 机非人分类检索 PAGEREF _Toc22664 31 HYPERLINK l _Toc29946 3.6.7 基于特征属性的快速检索 PAGEREF _Toc29946 32 HYPERLINK l _Toc30471 3.6.8 套牌车辆实时分析及布控 PAGEREF _Toc30471 33 HYPERLI

8、NK l _Toc2659 3.6.9 基于特征属性的车辆智能研判 PAGEREF _Toc2659 34 HYPERLINK l _Toc25781 3.6.10 视频检索协助破案示例 PAGEREF _Toc25781 37 HYPERLINK l _Toc13759 3.7 系统功能 PAGEREF _Toc13759 38 HYPERLINK l _Toc2835 3.7.1 道路全断面视频监视 PAGEREF _Toc2835 38 HYPERLINK l _Toc14447 3.7.2 全天候高清视频录像 PAGEREF _Toc14447 38 HYPERLINK l _Toc2

9、1565 3.7.3 机动车通行记录抓拍 PAGEREF _Toc21565 39 HYPERLINK l _Toc20833 3.7.4 非机动车通行记录抓拍 PAGEREF _Toc20833 39 HYPERLINK l _Toc29631 3.7.5 行人通行记录抓拍 PAGEREF _Toc29631 39 HYPERLINK l _Toc23796 3.7.6 机动车车牌识别 PAGEREF _Toc23796 39 HYPERLINK l _Toc5982 3.7.7 机动车车身颜色识别 PAGEREF _Toc5982 40 HYPERLINK l _Toc4404 3.7.8

10、 机动车车型判别功能 PAGEREF _Toc4404 40 HYPERLINK l _Toc18146 3.7.9 机动车车标识别 PAGEREF _Toc18146 41 HYPERLINK l _Toc8435 3.7.10 机非人图片分类检索 PAGEREF _Toc8435 41 HYPERLINK l _Toc13149 3.7.11 交通参数采集统计 PAGEREF _Toc13149 41 HYPERLINK l _Toc9338 3.7.12 视频标签自动叠加 PAGEREF _Toc9338 41 HYPERLINK l _Toc31111 3.7.13 录像视频及图片快速

11、检索 PAGEREF _Toc31111 41 HYPERLINK l _Toc23781 3.7.14 套牌车辆实时分析及布控 PAGEREF _Toc23781 41 HYPERLINK l _Toc14376 3.7.15 图像防篡改功能 PAGEREF _Toc14376 42 HYPERLINK l _Toc20344 3.7.16 网络远程维护功能 PAGEREF _Toc20344 42 HYPERLINK l _Toc8873 3.7.17 系统运行闭环运维保障体系 PAGEREF _Toc8873 42 HYPERLINK l _Toc24677 3.8 系统性能 PAGER

12、EF _Toc24677 43 HYPERLINK l _Toc14651 第 四 章 前端分析模式前端子系统设计 PAGEREF _Toc14651 45 HYPERLINK l _Toc4304 4.1 前端子系统结构 PAGEREF _Toc4304 45 HYPERLINK l _Toc23355 4.2 前端子系统工程布局 PAGEREF _Toc23355 45 HYPERLINK l _Toc25129 4.3 前端设备安装效果 PAGEREF _Toc25129 47 HYPERLINK l _Toc19904 第 五 章 网络传输子系统设计 PAGEREF _Toc19904

13、 49 HYPERLINK l _Toc12554 5.1 前端点位接入网 PAGEREF _Toc12554 49 HYPERLINK l _Toc24428 5.2 监控中心汇聚网络 PAGEREF _Toc24428 49 HYPERLINK l _Toc11318 5.3 监控中心核心网络 PAGEREF _Toc11318 49 HYPERLINK l _Toc23546 第 六 章 后端结构化分析子系统设计 PAGEREF _Toc23546 51 HYPERLINK l _Toc28788 6.1 系统概述 PAGEREF _Toc28788 51 HYPERLINK l _To

14、c21800 6.2 系统架构与组成 PAGEREF _Toc21800 51 HYPERLINK l _Toc22612 6.3 系统功能 PAGEREF _Toc22612 53 HYPERLINK l _Toc13283 6.3.1 实时流与历史流分析 PAGEREF _Toc13283 53 HYPERLINK l _Toc18220 6.3.2 车辆基础信息识别 PAGEREF _Toc18220 53 HYPERLINK l _Toc23522 6.3.3 车辆品牌与子品牌识别 PAGEREF _Toc23522 54 HYPERLINK l _Toc12480 6.3.4 安全带

15、检测识别 PAGEREF _Toc12480 54 HYPERLINK l _Toc15636 6.3.5 遮阳板检测识别 PAGEREF _Toc15636 54 HYPERLINK l _Toc27515 6.3.6 危险品车辆检测 PAGEREF _Toc27515 55 HYPERLINK l _Toc18833 6.3.7 打电话检测识别 PAGEREF _Toc18833 55 HYPERLINK l _Toc2338 6.3.8 黄标车检测识别 PAGEREF _Toc2338 55 HYPERLINK l _Toc15334 6.4 系统详细设计 PAGEREF _Toc153

16、34 55 HYPERLINK l _Toc4708 6.4.1 对前端视频资源的要求 PAGEREF _Toc4708 55 HYPERLINK l _Toc14584 6.4.2 硬件资源配置与性能 PAGEREF _Toc14584 55 HYPERLINK l _Toc9150 第 七 章 存储子系统设计 PAGEREF _Toc9150 58 HYPERLINK l _Toc29143 7.1 存储设计综述 PAGEREF _Toc29143 58 HYPERLINK l _Toc7805 7.2 存储方案选择 PAGEREF _Toc7805 59 HYPERLINK l _Toc

17、19755 7.2.1 设备SD卡存储 PAGEREF _Toc19755 59 HYPERLINK l _Toc30446 7.2.2 常规NVR PAGEREF _Toc30446 59 HYPERLINK l _Toc7471 7.2.3 高密度NVR PAGEREF _Toc7471 60 HYPERLINK l _Toc12542 7.2.4 直存CVR PAGEREF _Toc12542 60 HYPERLINK l _Toc20047 7.2.5 云存储系统 PAGEREF _Toc20047 60 HYPERLINK l _Toc26320 7.3 存储容量估算 PAGEREF

18、 _Toc26320 61 HYPERLINK l _Toc7139 7.3.1 数据存储 PAGEREF _Toc7139 62 HYPERLINK l _Toc20760 7.3.2 图片存储 PAGEREF _Toc20760 63 HYPERLINK l _Toc929 7.3.3 视频存储 PAGEREF _Toc929 63 HYPERLINK l _Toc18236 第 八 章 中心管理平台设计 PAGEREF _Toc18236 64 HYPERLINK l _Toc13753 8.1 平台概述 PAGEREF _Toc13753 64 HYPERLINK l _Toc7560

19、 8.1.1 平台整体架构 PAGEREF _Toc7560 64 HYPERLINK l _Toc28346 8.1.2 平台功能模块 PAGEREF _Toc28346 66 HYPERLINK l _Toc14841 8.1.3 平台业务支撑 PAGEREF _Toc14841 67 HYPERLINK l _Toc20909 8.2 平台运行环境 PAGEREF _Toc20909 68 HYPERLINK l _Toc15467 8.2.1 硬件环境 PAGEREF _Toc15467 68 HYPERLINK l _Toc19473 8.2.2 软件环境 PAGEREF _Toc1

20、9473 69 HYPERLINK l _Toc15664 8.2.3 网络环境 PAGEREF _Toc15664 70 HYPERLINK l _Toc6803 8.3 配置原则 PAGEREF _Toc6803 70 HYPERLINK l _Toc32084 8.4 平台功能设计 PAGEREF _Toc32084 70 HYPERLINK l _Toc31937 8.4.1 视频监控 PAGEREF _Toc31937 70 HYPERLINK l _Toc32288 8.4.2 交通监控 PAGEREF _Toc32288 75 HYPERLINK l _Toc22271 8.4.

21、3 运维管理 PAGEREF _Toc22271 86 HYPERLINK l _Toc24988 8.4.4 流媒体管理 PAGEREF _Toc24988 89 HYPERLINK l _Toc15756 8.4.5 存储管理 PAGEREF _Toc15756 90 HYPERLINK l _Toc17428 8.4.6 报警管理 PAGEREF _Toc17428 92 HYPERLINK l _Toc30818 8.4.7 电视墙管理 PAGEREF _Toc30818 94 HYPERLINK l _Toc32505 8.4.8 跨网域访问 PAGEREF _Toc32505 95

22、 HYPERLINK l _Toc20256 8.4.9 车辆布控 PAGEREF _Toc20256 95 HYPERLINK l _Toc1938 8.4.10 电子地图 PAGEREF _Toc1938 98 HYPERLINK l _Toc9589 8.4.11 实时套牌检测 PAGEREF _Toc9589 105 HYPERLINK l _Toc28754 8.4.12 智能研判 PAGEREF _Toc28754 108 HYPERLINK l _Toc29594 第 九 章 统优势 PAGEREF _Toc29594 118 HYPERLINK l _Toc2518 9.1 应

23、用优势 PAGEREF _Toc2518 118 HYPERLINK l _Toc17371 9.2 技术优势 PAGEREF _Toc17371 118 HYPERLINK l _Toc18642 9.2.1 采用“AI+深度学习”架构 PAGEREF _Toc18642 118 HYPERLINK l _Toc25929 9.2.2 交通管理业务能力提升 PAGEREF _Toc25929 119 HYPERLINK l _Toc127 9.2.3 星光级监控 PAGEREF _Toc127 122 HYPERLINK l _Toc17666 9.2.4 高清摄像机的一体化设计 PAGER

24、EF _Toc17666 122 HYPERLINK l _Toc15676 9.2.5 适用室外道路监控的专属硬件结构设计 PAGEREF _Toc15676 122 HYPERLINK l _Toc10932 9.2.6 高清摄像机集成算法的自主知识产权 PAGEREF _Toc10932 122 HYPERLINK l _Toc10631 9.2.7 后端分析模式采用超高集成度硬件设备 PAGEREF _Toc10631 122 HYPERLINK l _Toc14922 9.3 工程优势 PAGEREF _Toc14922 123背景及需求应用背景近年来，随着我国综合实力和国民收入水平

25、的提高，机动车每年以10%20%的速度迅猛增长，道路建设步伐加快，全国城市化水平也在不断提高，交通管理现状和交通供需关系的矛盾进一步加剧，与交通相关的刑事和治安案件数量也逐年上升，特别是像肇事或作案后驾车沿公路逃逸、盗抢机动车辆、车辆违章行驶等案件。在此情况下，如何利用先进的科技手段提高城市交通管理水平、抑制交通事故、打击涉车案件、震慑犯罪分子，成为了当前公安交通部门亟待解决的问题。为有效应对影响社会安全稳定的突出问题，创新立体化社会治安防控体系，依法严密防范和惩治各类违法犯罪活动，全面推进平安中国建设，国家和各地方政府将社会治安防控体系的建设作为工作的重心，城市道路监控系统的建设在全国范围内

26、如火如荼的展开，取得了可喜的成绩，各地道路监控网格已初步显现，城市治安状况明显改善。城市道路监控系统作为城市治安防控体系的基本骨架，在治安防控和交通管理中发挥着重要的作用，为道路交通状况监控、交通肇事逃逸追捕、刑事治安案件的侦破等提供有价值的线索，大大提高了交通管理水平和办案效率。同时，对于交通管理业务而言，道路监控为其提供了实时道路状况、过车信息，有助于交通秩序维护、交通指挥调度以及应急处突决策等等。业务现状为了形成监控网络，城市中往往建设了成百上千甚至上万路的海量监控探头，其中枪机主要发挥看点作用，一般会将枪机镜头视野投向较大范围的关注区域，并保持常态固定不动。这些海量的监控探头在带来大量

27、的可用视频资源的同时，也带来了严峻的信息检索难题。若想在海量的视频数据中去查找某一特定目标对象的话，以传统人工查证的方式，犹如大海捞针，费时费力。而且，传统的视频监控系统大多以满足实时监看和事后录像查证为主，而治安防控的核心应该是“预警防范处置善后”，尤其是前两步“预警和防范”更是重中之重。传统的监控系统无法全面满足治安反恐的高要求。总体目标我们希望通过为公安交通管理部门建设新一代城市道路智慧监控系统实现以下核心目标： 1）在满足较大范围关注区域，不妨碍图像治安防范和道路交通监控情况下，具备目标分类、目标特征识别，实现在海量视频录像对特定对象的高效查证。2）促成治安防控业务模式从事后查证到主动

28、防控的质的飞跃。3）在道路监控的基础上可以为交通管理部门提供车辆通行信息。为基于数据分析、应用的业务，如交通态势评估、交通流量分析与发布等提供更加准确、实时的数据资源，提供辅助决策依据。系统总体思路设计思想城市道路智慧监控系统（以下简称：智慧监控系统）是一种面向城市治安防控和交通管理的复合型的高清视频监控系统。在满足常规道路监控系统对道路断面全覆盖的视频监控需求以及全天候的高清录像需求的同时，智慧监控系统引入全画面视频检测、视频跟踪、车牌识别等多种业内领先的视频智能技术，使得传统的道路监控系统具备了以下新的能力：1）机动车通行自动记录并抓拍1张图片；2）机动车特征属性（车牌号码、车牌颜色、车身

29、颜色、车辆类型、车辆标志）自动提取；3）机动车、非机动车、行人分类检测记录；4）特征属性视频标签自动叠加；5）交通参数自动采集统计；结合中心智慧平台的研判分析模块可实现以下新的业务应用：6）基于特征属性的视频录像及图片快速检索；7）假/套牌车辆实时分析及报警；8）机动车辆黑名单布控及报警；9）基于特征属性的车辆智能研判；10）多源融合的交通诱导辅助决策分析。智慧监控系统解决了传统的视频监控模式海量视频录像堆砌在中心，需要大量人力投入进行人工查证的问题，同时促成监控业务模式从事后查证到主动视频防控的质的飞跃！设计原则智慧监控系统的核心目标是最大限度的发掘道路视频监控系统的价值。在总体原则上，按照

30、“结构上的整体性，技术上的先进性，使用上的稳定性，经济上的合理性，操作上的友好性，升级上的可拓展性”进行设计。整体性系统在设计上更多的关注系统架构的稳定性与应用创新。智慧监控系统在满足传统道路视频监控系统对道路断面全覆盖的视频监控以及全天候的高清录像需求的同时，集成了道路目标检测、特征信息提取、特征属性视频标签叠加、交通参数统计、高清图片抓拍、图片处理、数据存储、在线传输等功能，所有功能高度集成，一体化设计，并不需要增加额外的硬件分析服务器，使整个系统更加简单和稳定。先进性系统采用先进的、具有前瞻性的视频监控技术，包括高清视频编解码技术、视频智能分析技术、高清视频存储技术、数据高效检索技术以及

31、先进的智慧管理平台等。在系统设计过程中，充分借鉴、利用国内外的先进技术和成功经验，在系统结构上和设备选型上精益求精，将这些代表行业发展趋势的先进技术有机结合在一起，设计出一套性能优异的道路智慧监控系统。整体设计具有一定的超前意识而不局限于目前的使用条件和规模。稳定性道路智慧监控系统牵涉面多、规模大、使用率高，系统设计时将统筹考虑所用设备和控制系统，选用国内外有多年使用经验的成熟、可靠、标准化的知名品牌产品，符合当前公安交管部门管理工作的发展方向，同时系统选用成熟的技术，减少了系统的技术风险。系统中核心的智慧监控分析设备、存储设备、中心服务器及后台服务软件等，可实现掉电恢复后设备及软件自动恢复正

32、常连接、断网恢复后设备及软件自动恢复正常连接等故障自动诊断恢复能力，启动过程无需过多人工干预。经济性以行业标准作为设计依据，充分考虑用户实际需要和技术发展趋势，在满足用户对功能、质量、性能、价格和服务等各方面要求的前提下，实现最优化的系统设备配置，降低系统造价。可扩展性系统采用灵活、开放的模块化设计，赋予结构上极大的灵活性，为系统扩展、升级及可预见的管理模式的改变留有余地。核心设备如存储设备、中心服务器等具有强大的扩展功能，可随着治安防控需求的不断增长进行方便的扩充和平滑升级，为以后的扩充和发展提供技术上的保障。各子系统能互联互控，实现信息共享。易维护性与易用性系统主要使用人员为公安警察、交通

33、管理者，从满足治安防控实战需要出发，系统采用简洁、友好的人机界面，具有多媒体化操作设计，在出现系统故障时，能够简便快捷的进行处理。前端设备支持远程升级和远程故障排除功能，维护便捷，降低系统运维管理成本。同时可自动检测系统中设备的运行状态，并示出详细参数，以辅佐管理人员及时准确地判断和解决问题。使用稳定易用的硬件和软件，完全不需借助任何专用维护工具，即降低了对管理人员进行专业知识的培训费用，也节省了日常频繁地维护费用。设计依据公安交通指挥系统工程建设通用程序和要求（GA/T651-2014）公安交通管理外场设备基础施工通用要求（GA/T652-2017）公路车辆智能监测记录系统通用技术条件（GA

34、/T497-2016）机动车号牌图像自动识别技术规范（GA/833-2016）中华人民共和国机动车号牌（GA36-2014）交通电视监视系统工程验收规范（GA/T 514-2004）公路交通安全设施设计技术规范（JTJ 074-2003）安全防范工程程序与要求（GA/T75-1994）视频安防监控系统技术要求（GA/T367-2001）民用闭路监视电视系统工程技术规范(GB50198-2011)安全防范系统雷电浪涌防护技术要求(GA/T670-2006)其他国家相关的政策法令、法规文件。技术路线智慧监控系统作为下一代视频监控信息系统，需要提供端到端的视频图像信息业务整体解决方案，包括智慧前端、

35、智慧链路、智慧存储、智慧平台，所有环节遵照核心设计思想进行技术设计。智慧前端技术设计路线摄像机技术路线在车牌识别、违章捕获方面已经取得了很好的效果，无论是市场占有率还是客户评价均比较好。但随着城市交通的发展，交通场景日益复杂，对摄像机自动分析的要求更为苛刻，原有ARM+DSP的硬件架构在性能上逐渐成为瓶颈，这也成为制约整个安防行业在交警业务上进一步精细化探索和优化的瓶颈。传统的相机只关注单一场景或交警业务。但随着智能交通的发展，交管部门所关注的业务和场景越来越多样化和复杂化，因此要求相机能够覆盖更多样的场景和业务，全面关注“人-车-路-环境”，实现“一机多用”。交通摄像机的硬件架构由原来的AR

36、M+DSP更新为基于“高性能AI硬件结构+深度学习算法”的架构，将图像处理方面的独特优势集成到前端摄像机内，在整体硬件性能与图像处理速度上提高了5-10倍。整体前端技术路线考虑到智慧监控系统前端都部署在室外，环境比较恶劣，而且需要全天24小时不间断工作，对系统的稳定性和可靠性要求很高，因此智慧监控系统的前端均采用嵌入式一体化技术设计。高清成像智慧监控摄像机和智慧监控球均采用“高清图像传感器+ISP+DSP”技术方案，通过对ISP和DSP的精细化控制来确保高清图像的成像质量，使得高清摄像机在不同环境、不同光照条件下均可达到满足业务应用的成像效果。同时设备配置超低照度的SENSOR感光元件和针对道

37、路环境设计的专属滤光片工艺，配合高性能的低照、降噪、宽动态算法，夜间成像效果更加明亮通透。视频检测利用视频检测中的目标检测算法实时监测视频图像中的目标(机动车、非机动车、行人)，并提取目标的各种属性特征（如机动车属性包括：目标结构、车辆号牌、车牌颜色、车辆行驶速度等），当目标进入抓拍识别区域时，自动记录特征图像。车牌识别相对于单帧画面车牌识别技术，本系统采用“多帧识别技术”，对每一帧画面都进行车牌识别，一方面可提升车牌识别准确率，另一方面有助于对每辆车进行持续跟踪。视频跟踪视频跟踪技术应用于目标确认后通过监测区域视野范围的全过程。当目标触发确认后，系统通过视频跟踪检测算法对目标进行实时跟踪，通

38、过对目标车辆的轨迹分析、预测和判别，适时做出记录决策。对于机动车采用基于车辆轮廓的跟踪算法，能提高区分前后跟车的准确性，即使车辆无车牌，也能捕获与跟踪。交通参数采集在车辆检测、车辆跟踪的基础上，结合车道属性统计出分车道、分断面、分时段的车流数据，计算出车流量、占有率、车道平均速度等交通参数。卡口监测利用多帧识别技术提取通行车辆的号牌特征，利用车牌颜色识别与车辆轮廓分析提取车型特征，利用视频跟踪技术对车辆进行抓拍记录，同时可与黑名单库进行比对、报警。一机多用在满足高清视频监控和录像需求的同时，实现道路目标对象的捕获和特征信息提取，以及交通参数统计，为后端智慧平台提供充足的数据进行业务应用，减少监

39、控摄像机投入。智慧链路技术设计路线传输链路负责完成视频图像信息的传输和交换，传输链路的可靠与稳定直接关系到最终的业务应用效果，智慧监控系统的传输链路设计需满足以下几点要求：支持多种拓补前端智慧监控点位需接入支持包括电口（RJ45）、光口（SFP、光端机）、EPON（ONU模块或ONU设备）、ADSL等多种接入方式，具体技术选择需结合实际的传输距离以及所需传输码流的带宽大小确定。链路设计需支持丰富的路由策略，包括采用动态路由协议RIP、OSPF、IS-IS以及BGP协议，和静态路由策略进行路由最优路线选择和路由备份设计。在汇聚层需要按最优带宽方式进行网络路由设计。动态带宽分配链路设计需支持流量Q

40、oS控制，对视频监控业务（实时媒体流、视频存储流、录像回放媒体流、控制信令）数据支持不同优先级的转发调度。需支持设备堆叠，保证重要业务数据部署汇聚时带宽的充足。断纤、断电自愈智慧监控系统需支持在传输链路因线路故障或断电等原因中断的情况下，始终处于保活状态，并当传输链路恢复时，前端与后台自动重连。同时数据传输具有以下缓存机制：当前端与后台中心系统的传输链路工作正常时，记录信息应经实时上传中心系统；当传输链路发生故障时，记录信息缓存在前端设备中，当传输链路恢复正常后，缓存在前端的记录信息应自动补录到后台中心系统。智慧存储技术设计路线存储系统作为视频、图片、特征数据、统计数据等存储和管理的重要环节，

41、其稳定性和可靠性同样直接关系到最终的业务应用效果，智慧存储系统设计至少应满足以下要求：存储系统具备724小时大码流不间断视频录像、快速检索、回放和管理的功能。存储系统支持图片的高速写入、快速检索、并发下载、图片压缩、锁定、删除等功能。随着数量容量增加，运行压力持续加大，存储系统能够通过集群技术、虚拟化技术动态自动调整业务压力，将业务响应的压力进行分散开来，减少单点压力过大。存储系统应支持标签定义查询，如通过车辆号牌、车牌颜色等车辆特征属性信息结合通行地点、通行时间进行精确或模糊条件查询，快速定位车辆相关视频。支持接入符合标准ONVIF、PSIA、GB28181协议的网络摄像机，并支持以私有协议

42、方式接入第三方摄像机。支持接入不同分辨率、帧率、码率的网络摄像机。针对关键视频，包含实时流和历史视频进行加锁，确保不被循环覆盖；设备内部可实时备份录像数据，无需第三方软件。智慧平台技术设计路线智慧监控系统平台采用成熟、主流的技术构建，充分兼顾公安交警业务需求和技术的发展，充分考虑与公安其他信息系统的连接，建设可扩展的开放平台。基于SOA体系设计系统框架，采用J2EE体系作为应用实现的规范，通过将前台展示、中间业务层和后端数据存储相分离的架构思想，来支持电子警察系统管理平台的多层架构设计，并可以满足跨硬件平台、跨操作系统的要求；采用基于开放标准与技术的Web Service实现资源共享，实现跨平

43、台异构多源数据的访问和互操作；采用B/S方式架构，页面展现使用AJAX，提供更好的用户交互体验； 管理平台软件使用Oracle企业级数据库，并采用WebLogic商用应用中间件，不直接对外开放数据库通讯端口，保证数据库系统的安全；平台各服务系统支持分布式部署方式，可以根据业务发展要求分批部署，灵活扩充，关键服务器还支持集群部署；系统各服务模块可部署在通用服务器硬件设备上，并具备较强的扩容性，能随着电子警察接入点的增加对平台进行硬件和模块的扩容不影响现有业务；平台软件支持SSL协议加密方式进行传输，并支持公安部统一使用的USB密钥PKI认证方式，保证身份认证的安全性；平台提供警用GIS平台接口，

44、并提供接口调用的具体技术细节和相关协议，满足省、市、县局警用GIS平台共享过车数据和视频信息的需求。系统总体设计系统组成道路智慧监控系统由前端子系统、网络传输子系统和后端管理子系统组成。实现对监控点道路全断面的视频监视、图像传输、图像预览、录像存储、录像检索回放及管理，同时实现对机动车进行图片抓拍、识别、传输、处理、分析与集中管理。前端子系统前端分析模式负责完成道路断面的高清视频图像采集、编码、压缩及图像上传，同时负责完成对机动车的信息采集和分类。包括车辆特征照片、车牌号码与车牌颜色等。并完成图片信息识别、数据缓存以及压缩上传等功能。前端分析模式下的智慧监控系统，其前端子系统主要由智慧监控单元

45、(或智慧监控球) 、补光灯（选配）、光纤收发器等组成。后端分析模式负责完成道路断面的高清视频图像采集、编码、压缩，视频流传输给后端视频云结构化分析服务器，由分析服务器完成对机动车的信息采集和分类。后端分析模式下的智慧监控系统，前端主要有普通监控摄像机、补光灯（选配）、光纤收发器等组成。网络传输子系统负责系统组网，完成数据、图片的传输与交换。前端接入网络一般通过租用运营商光纤链路组建专网（裸光纤或带宽租用），对于市区较密集的点位可通过EPON方式组网，对于偏远地区可采用WLAN方式组网。中心网络主要由接入层交换机以及核心交换机组成。后端管理子系统负责实现对辖区内相关数据的汇聚、处理、存储、应用、

46、管理与共享，由中心管理平台和存储系统组成。中心管理平台由搭载平台软件模块的服务器组成，包括：管理服务器、应用服务器、Web服务器、图片服务器和数据库服务器等。中心存储子系统根据系统规模需求，可选择NVR、直存磁盘阵列以及云存储系统，能够从智慧监控前端直接取流存储，其中直存磁盘阵列、云存储系统可实现视频流、结构化数据混合存储。后端云结构化分析服务器对于系统中存在的已建的纯视频监控点位、无法通过系统升级而具备丰富的结构化分析的前端点位，系统通过后端云结构化分析服务器取实时视频流，在后端进行结构化分析，其效果与前端分析一样，能够获取车辆属性、交通参数等数据信息，并可实现标签化的视频存储。典型结构典型

47、系统结构总体构架根据视频智能分析设备的应用形态以及核心设备部署位置的不同，智慧监控系统可分为前端分析和后端分析两种架构。前端分析模式由前端一体化智慧监控单元或智慧监控球完成对常规道路断面的全覆盖监控和全天候录像，同时实现车辆捕获、车牌识别、车型识别、车身颜色识别、车流量统计等智能分析功能。智慧监控系统前端可安装在街道、公路两边的立杆横杆或龙门架上，对道路进行监控，并实现视频图像结构化描述（提取车辆特征信息）。单个230万像素智慧监控前端支持同时分析最多3个车道的过往车辆，并对56个车道进行监控，600万像素最多分析车道数则可增至4个。道路智慧监控系统前端分析模式系统结构后端分析模式通过部署大路

48、数高并发的视频云结构化分析服务器，接收普通监控摄像机采集的视频，实现对道路监控视频的车牌识别、车辆特征信息提取，并且能够根据车辆特征信息进行数据检索、录像定位及回放。智慧监控终端服务器具备良好的兼容性，支持从多种设备取视频流进行分析，设备类型包括IPC、DVR、NVR、CVR、视频综合平台、流媒体服务器等，以及支持Onvif、RTSP标准协议的其它厂家摄像机，适用范围广泛。后端分析架构能够实现对原有监控系统进行利旧，以最小成本提高道路监控系统的应用价值，让道路监控系统智能化。道路智慧监控系统后端分析模式系统结构信息流向前端分析模式实时预览实时预览流录像回放录像回放流录像检索录像检索流图片存储、

49、预览及回放图片存储、预览及回放后端分析模式实时预览实时预览流录像回放录像回放流录像检索录像检索流图片存储、预览及回放图片存储、预览及回放应用环境本系统适用于城市快速路、主干道、次干道、支路等城市道路环境以及城乡结合路段、乡镇道路等，主要用于道路路面监控及特征目标捕获分析。建议单台230万像素智慧监控单元监控覆盖视场不大于双向6车道。最优应用环境：双向4车道道路断面/单台智慧监控单元（或智慧监控球）前端部署（小场景）常规应用环境：双向6车道道路断面/单台智慧监控单元（或智慧监控球）前端部署（大场景）单台智慧监控单元（或智慧监控球）可实现对6车道及以下道路断面的高清视频监控的全覆盖；同时对临近智慧

50、监控单元（或智慧监控球）的2-3条车道的机动车进行自动抓拍，并完成对机动车特征属性的自动提取以及视频标签的自动叠加。对于600万像素智慧监控前端，相对于230万像素前端，能够在视场范围上多覆盖12个车道，并能够识别4个车道的机动车进行自动抓拍、识别。用户体验道路全断面高清视频监视智慧监控前端可对纵深近200米的距离进行监控，横向监控覆盖逾6车道，分辨率19201200pixel。道路全断面视频监控全实时高清录像智慧监控前端在进行机动车抓拍的同时还能够提供一路全实时的高清视频流（25fps 19201200pixel /CMOS、25fps 30722048pixel /CMOS ）。实时高清录

51、像机动车抓拍记录在满足监控场景不大于双向六车道的条件下，系统能够对通过监控点视频监控覆盖范围内靠近摄像机的3条车道进行自动车辆捕获和识别，抓拍1张照片并生成一条机动车通行记录。机动车抓拍-第1车道机动车抓拍-第2车道机动车抓拍-第3车道机动车特征属性自动提取车牌号码识别车辆号牌识别字符字符种类具体内容阿拉伯数字“09”十个英文字母“AZ”二十六个省、自治区、直辖市简称用汉字京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝专用号牌简称用汉字领、使、警、学、挂、港、澳、试、超12式武警号牌字符WJ样式的字母、省份简称汉字、警

52、种字母（X、B、T、S、H、J、D）、数字12式军车号牌字符各军区/各军兵种部拼音缩写字母、各军区/各军兵种部下辖各部属机构拼音缩写字母、数字车牌颜色识别系统可自动识别黑、白、蓝、黄、绿五种车牌颜色。车身颜色识别系统可自动区分出车辆为深色车辆还是浅色车辆，并识别出11种常见车身颜色，11种颜色包括：白，灰(银)，黄、粉、红、绿、蓝、棕、黑、紫、青。车型识别系统能通过车牌颜色和视频检测技术结合的方法对车辆类型进行判别，能识别轿车、客车、面包车、大货车、小货车、中型客车、SUV-MVP等7种车型。车标识别系统能通过视频自动检测识别90种常见车辆标识。机非人检测系统具有机动车、非机动车、行人分类检测

53、捕获功能。机动车检测非机动车检测行人检测机非人分类检索机动车检索非机动车检索行人检索基于特征属性的快速检索图片检索图片检索视频检索按车牌号码、车牌颜色等条件，查询过车信息。特征检索点击回放按钮，回放与该过车时间点关联前后的录像。视频回放套牌车辆实时分析及布控系统可根据智慧监控前端点位坐标信息计算出任意两点之间的最短路径和理论最短行程时间，自动比对不满足最短行程时间间隔规则的相同号牌的车辆，实现套牌车辆分析研判。套牌车分析布控基于特征属性的车辆智能研判系统能够提供的车辆智能研判包括行车轨迹分析、关联性分析、频繁过车分析、初次入城分析、区域碰撞分析等。行车轨迹研判当某车辆连续通过多个智慧监控采集点

54、时，系统可以在指定的时间范围内，分析特定车辆（或者模糊号牌车辆）的所有过车信息，并在列表中按照时间先后顺序显示（指定号牌的搜索结果按时间顺序显示，即可形成一条轨迹路线）。同时支持在GIS地图上重现该车辆的行车路线，从而进行行为分析。行车轨迹研判结合GIS系统应用，对指定车辆进行行车轨迹研判，使研判结果更具直观性和可读性。行车轨迹研判GIS应用跟车关联研判针对刑侦时犯罪团伙车辆经常结队活动作案或跟随受害车辆实施作案的特点，对犯罪嫌疑车辆进行信息检索时，根据已掌握的车辆信息，分析其有限时间和地域范围内相邻跟随的车辆号牌，挖掘出与案件有关联的车辆，为刑侦破案提供线索。跟车关联研判原理频繁过车研判根据

55、设定的频度阈值，分析在一段时间内通过某智慧监控前端点位的次数超过设定阈值的车辆，并对过车的频度值进行统计汇总。研判结果一方面用作交通信息采集，另一方面可用于对活动异常的车辆进行预警。频繁过车研判区域碰撞研判对于指定的两个或两个以上区域范围内的所有智慧监控点位，对选定时间段内的过车信息进行比对，碰撞检索并精确定位具备相同特征要素的机动车（车牌号码、车牌颜色、车型、车身颜色等车辆属性信息均可作为研判特征要素）。区域碰撞研判可以快速发现不同区域涉案嫌疑车辆之间的关联性，给公安查询分析跨区反复作案的嫌疑车辆带来极大的便利。区域碰撞原理视频检索协助破案示例2013年9月4日 18:30左右，XX路段发生

56、一起交通事故、肇事车主驾车逃逸；具现场目击者反映，肇事车辆为一辆红色轿车车牌为“云A649?Y”；因事故现场没有安装监控系统，故扩大搜索范围，选定距离事故地点20分钟车程范围内的所有智慧监控点；进行条件为：车牌为“云A649?Y” 的条件搜索；发现下午2013年9月4日 18:05:26在附近的圆通大桥的智慧监控点出现过一辆牌照为“蓝云A649xY” 的深红色轿车与目击者反映的车辆十分相近；检索到的录像视频如下：播放位置：从嫌疑车辆出现时前10秒（可根据需要调整）处开始播放视频。目标录像检索检索到的对应的抓拍图片如下：在智慧监控系统全网范围内搜索该车辆，通过比对事故时间点前后车辆外观的差异，最

57、终锁定该车辆为肇事逃逸车辆；通过在全网范围内对该车辆进行布控，终抓获肇事逃逸车主。系统功能道路全断面视频监视在满足系统应用环境要求的条件下（见本方案第2章），单台智慧监控单元能够在保证视频检测分析区域对像素点要求的同时实现对整个道路断面的监控视场全覆盖，监控中心可实时调看智慧监控单元的高清视频图像。全天候高清视频录像智慧监控单元在进行机动车抓拍的同时还能够提供一路全实时的高清视频流（25/30fps19201200pixel、25fps30722048pixel），视频流传输至监控中心，通过部署在监控中心的存储设备进行录像存储。机动车通行记录抓拍系统能够对通过智慧监控点视频检测分析区域（临近智

58、慧监控单元的2-3条车道）的机动车进行自动记录，抓拍1张照片并生成一条机动车通行记录。非机动车通行记录抓拍系统在白天能够对通过智慧监控点视频检测分析区域（临近智慧监控单元的2条车道）的非机动车进行自动记录，抓拍1张照片并生成一条非机动车通行记录。行人通行记录抓拍系统在白天能够对通过智慧监控点视频检测分析区域（临近智慧监控单元的2条车道）的行人进行自动记录，抓拍1张照片并生成一条行人通行记录。机动车车牌识别系统通过机动车号牌定位、字符切分、字符匹配和图像预处理实现号牌自动识别功能。可识别符合“GA36-2014”标准的民用车牌和2012式军车号牌、2012式武警部队号牌。系统可以识别蓝、黄、黑、

59、白、绿五种号牌颜色，并可根据不同的号牌颜色区分车辆类型。同时，系统支持对新能源车牌的识别。系统识别号牌示例前端识别技术车辆牌照识别算法（车牌号码识别、车牌颜色识别）集成在智慧监控单元中，无需专门配置单独的车牌识别服务器。机动车车身颜色识别系统自动对车身深浅和颜色进行识别，可供用户根据车身颜色来查询通行车辆，为公安交通管理和刑侦案件侦破提供科技新手段。系统可自动区分出车辆为深色车辆还是浅色车辆；并识别出11种常见车身颜色，11种颜色包括：白，灰（银），黄、粉、红、绿、蓝、棕、黑、紫、青。机动车车型判别功能系统采用车牌颜色和视频检测技术结合的方法对车辆类型进行判别，能识别轿车、客车、面包车、大货车

60、、小货车、中型客车、SUV-MVP等7种车型。机动车车标识别系统能通过视频自动检测识别常见的90种车辆标识。机非人图片分类检索系统采用轮廓识别法自动对机动车、非机动车、行人进行判别和分类，并将抓拍图片按机、非、人进行分类存储。用户可根据实际应用需求设置图片的存储路径。交通参数采集统计系统支持统计交通流参数，包括流量、车速、时间占有率、车长、车头时距等；交通数据统计周期可按需求进行设置和输出，并支持丰富的图形报表及数据导出。视频标签自动叠加系统自动将车牌号码、车牌颜色、车身颜色、车型等车辆特征属性信息的识别结果以视频标签的形式叠加到录像视频流中并与抓拍的图片进行关联。录像视频及图片快速检索用户可